十二表冗余捷联惯导系统数据融合技术研究

针对采用正十二面体冗余仪表构型的十二表冗余捷联惯性导航系统,通过仿真和样机试验,开展了基于最小二乘估计的数据融合算法研究。对不同故障模式下的系统精度进行了分析,并通过Monte Carlo仿真验证了数据融合算法对提高系统导航精度的有效性。设计开展了样机静态导航试验,试验结果表明,理论最优的马尔柯夫估计并不完全适用于脉冲输出形式仪表的数据融合。最后通过优化改进加权系数、构造加权矩阵,显著提升了样机的静态导航精度,使样机位置误差和姿态误差与三表直接解算相比分别降低了78.6%和77.9%。     

基于ATSUKF算法的卫星姿控系统故障估计

针对卫星姿态控制过程中可能发生的执行机构或敏感器故障,提出了一种基于无损卡尔曼滤波（UKF）及偏差分离原理的自适应二阶无损卡尔曼滤波（ATSUKF）算法。首先,提出TSUKF算法,通过UKF处理姿态机动时的非线性并通过偏差分离原理将非线性系统的状态及故障分别估计,避免非线性模型的线性化过程同时降低了计算过程中的矩阵维度。然后,在TSUKF算法的基础上提出了ATSUKF算法,通过滑动窗口内的残差计算自适应矩阵,使滤波器在统计特性不准确的情况下仍然具有较快的收敛速度,特别适用于卫星快速机动过程中的姿态与故障估计。数值仿真结果表明,ATSUKF算法相较于TSUKF算法能有效降低统计特性不准对系统造成的不利影响,实现卫星姿态、执行机构/敏感器故障的快速估计。     

贫预混燃烧室化学反应器网络模型建模及不确定性分析

基于CFD三维数值模拟结果的化学反应器(CRN)网络模型方法具有快速预估燃烧室NOx排放的特点。研究通过CFD数值模拟手段获得了贫预混燃烧室流场、温度场等特征分布,基于燃料空气掺混特性、速度场、温度场、OH分布以及达姆科勒数,燃烧室被离散划分为预热区、火焰锋面区、火焰过渡区、后火焰区、中心回流区以及角回流区,建立了复杂的CRN模型表征燃烧室内部的流动特征和火焰结构。以贫预混燃烧器为对象,与实验结果进行了对比验证。通过敏感性和不确定性分析获得了反应区域停留时间和烟气回流比例等关键参数对NOx排放的影响规律。结果表明:CFD-CRN混合方法更适用于在高当量比条件下贫预混燃烧室NOx排放的快速有效预测。在相同扰动强度的条件下,反应预热区域和火焰锋面区域的停留时间扰动对CRN模型预测NOx的生成量和稳定性影响更显著。CFD-CRN混合方法应明确在较高的绝热火焰温度条件下烟气回流比的准确性计算及其对NOx生成的显著影响。      

基于磁场定向控制理论的无刷直流电机控制

磁场定向控制(FOC)理论是永磁同步电机(PMSM)最常用的控制方法之一。该方法需要电机转子瞬时精确位置,因此限制了其在使用霍尔位置传感器的无刷直流电机(BLDCM)上的应用。为了能够在BLDCM上应用FOC理论,又不增加电机成本,在现有霍尔位置传感器的基础上,提出了一种根据霍尔传感器的输出信号,通过计算前一个扇区平均转速的方法估计转子精确位置。使用MATLAB/Simulink软件对该估算方法进行了仿真,并搭建了以TI 的TMS320F28069 DSP为核心的试验系统,通过自动代码生成技术完成算法的编程,可以较好地应用于BLDCM的控制,在一些应用场合可以代替PMSM从而降低使用成本。     

基于AEKF的永磁同步电机转速估计算法研究

针对在转速估算研究中采用常数矩阵不能准确描述永磁同步电机(PMSM)在不同运行条件下系统噪声的问题,提出了一种基于新息序列和状态残差的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。同时,对AEKF的稳定性进行理论上的探究。经仿真验证,与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,AEKF在收敛速度和收敛精度上更优,参数鲁棒性更好。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

基于相对距离估计的空间非合作目标跟踪方法

在采用光学手段的天基目标远距离跟踪过程中,由于仅有测角信息,存在目标跟踪精度随时间累积下降或目标丢失问题。针对该问题提出一种基于相对距离估计的静止轨道空间非合作目标跟踪方法。首先,以主航天器坐标系为参考,构建非合作目标的相对运动模型,基于Clohessy-Wiltshire (C-W)方程建立跟踪方程;然后,以相对距离作为单位量进行归一化处理,将难以观测的相对距离转化为速度与距离之比,并利用空间目标的坐标估计径向分量,从而得到空间非合作目标的相对运动轨迹。最后,对算法进行仿真验证,以空间目标的实际运动轨迹和预测轨迹的偏差角度为指标考核算法性能。仿真结果表明,在实际工程应用中,该跟踪算法可获得较高精度的运动轨迹,同时便于工程实现。     

POD-BPNN预测模型及结冰条件不确定性量化

当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。     

复杂不确定性下多无人机的抗扰时变编队控制

针对存在不确定非线性动态和外部时变干扰的多无人机系统的时变编队问题,提出了基于扩张状态观测器(ESO)的抗扰编队控制方法。首先建立了分布式ESO来估计多无人机系统的不确定性,基于ESO的输出提出了抗扰编队控制律,并提出一套算法来对控制律进行参数选定。然后,通过分析得到基于该控制律下,多无人机系统实现抗扰时变编队所需要的充要条件,并最终严格证明了在满足编队充要条件和基于提出的控制律下,多无人机系统可以稳定实现抗扰时变编队。最后仿真结果表明理论方法的有效性。     

一种带航迹角约束的临近空间目标拦截中制导算法

针对采用双脉冲发动机的防空导弹拦截临近空间高速目标的多约束中制导问题,设计了一种基于逆轨拦截且满足过载收敛的预测-校正制导方法。该算法在基于由最优控制理论推导的满足终端位置、速度约束的ZEM-ZEV算法基础上,以具有航迹角约束的零控拦截流形作为交班条件,采用数值预测方法对剩余飞行时间进行高精度求解,通过在线动态生成初-中制导交班的速度方向和II脉冲发动机的开机时刻来降低中制导段需用过载。蒙特卡洛打靶仿真结果表明本文所提出的中制导算法能够满足带航迹角约束的零控拦截条件,对模型的参数偏差和不确定性具有强鲁棒性,具备重要的理论意义和工程应用价值。